我们常说“性能优化永无止境”，极致的用户体验早已成为IT应用设计和开发的黄金准则。虽然用户体验没有上限，但它的底线一直都很清晰，正如Dynatrace大中华区总经理琚伟在Dynatrace Perform 2018大会上所说“目前可以达到的最完美的用户体验实际上是下一次体验的底线”。所有企业似乎都在忙着数字化转型，这让厂商很不安，大量的云应用、容器和微服务的出现让传统APM失去抵抗力，这些厂商纷纷开始寻求转型。如何守得住这条用户体验的底线？如何一步步提升这条底线？云计算、AI甚至是增强现实技术在性能监控领域的正确打开方式是什么？
本期采访嘉宾：
Andreas Lehofer，Dynatrace首席产品官；
Rafi Katanasho， Dynatrace亚太地区首席技术官及解决方案销售副总裁。
传统APM穷途末路，云监控玩法层出不穷！
如果你给自己的空间只有5平米，那你可能处处碰壁；如果你给自己的空间是整片大地，那你的视野也会变得开阔。作为APM领域的长者，Dynatrace曾经也在紧盯着所谓价值30亿美元的APM市场，经过数字化转型的洗礼，Dynatrace意识到传统APM只适合于那个不复存在的世界，云计算和人工智能才是APM真正的战场。
回头细想，数字化转型其实是云计算优先，云计算改变了企业的技术堆栈，同时也改变了IT运维环境，微服务与容器技术增多，应用复杂性增加，迭代周期大幅缩短，企业内部存在多种云和部署方式......虽然企业的整个IT环境不一定非要转化到云模式，但这是转型的一部分，我们需要了解整个云环境的状况和转换需求。不但企业手足无措，厂商同样面临着转型大关，Dynatrace前后共经历了三次产品迭代，第三代产品OneAgent的出现才真正与云监控的概念接轨。
OneAgent部署简单，可以自动发现整个平台所有主机服务之间的依赖关系，包括容器里面的相关服务，用户可根据不同的权限查看相应的管理区域。一旦出现问题，传统的告警方式会把单一事件告警给用户，而Dynatrace可以查看用户访问的全部过程，并将本次事件的影响范围、影响用户数等信息显示出来。当然，整个过程是完全尊重用户隐私的，用户有权选择机器可获取的数据范围。
Dynatrace亚太地区首席技术官及解决方案销售副总裁Rafi Katanasho
虽然每个人对AI的理解不同，但是AI被滥用确是事实。Rafi认为，AI算法并不是简单的获取数据并对数据分析了事，尤其是在性能监控领域。Dynatrace的AI算法对数据质量和价值有更高的要求，在数据采集过程对数据质量就有明确要求，并会根据因果关系建立数据之间的联系，使用特定算法负责在性能管理领域进行计算，通过对算法的不断优化提升数据价值。
除了AI，Dynatrace还尝试将性能监控与HoloLens结合，Andreas表示，这可以让不懂技术的业务人员通过简单的图表或汇总数据直观了解当前应用的性能状况。当然，这一切都需要获取用户数据，隐私成为不得不谈的一大要点。
性能监控绕不开“取数据”，用户隐私何以保证？
谈到性能监控和人工智能，数据都是绕不开的话题。通过获取用户体验数据，Dynatrace可以了解用户的每一个操作和可能的触发结果。所谓“取之有道”，Dynatrace只获取与用户性能体验相关的数据，用户有权自主选择哪部分数据可以被获取，哪部分数据不可以触碰。众所周知，欧洲对于数据隐私的要求是极为严格的，Dynatrace的大部分开发团队都在欧洲，因此对数据安全和用户隐私的重视程度非常高。
Dynatrace首席产品官Andreas Lehofer
在Dynatrace的众多客户中，SAP是最大也是最具代表性的。从技术层面来看，任何人恐怕都不会否认SAP的实力，但是他们却放弃自建监控体系而使用Dynatrace，一方面是出于成本考虑，另一方面是SAP所需并不仅仅是一个监控平台。Andreas透露，SAP希望可以将监控变为整个商业策略的一部分，可以自动化监控其平台上的两万多应用并遵循API优先的原则，通过AI引擎对整个平台数据进行梳理，这就是SAP放弃自建监控体系的原因，这不单单是性能监控层面的问题，而是软件智能的结果，这就是Dynatrace转型的最终结果——成为一家软件智能的企业。
结语
谈及软件智能，Andreas表示，如果Dynatrace将眼光限制在APM领域，未来的可扩展性并不强。未来，Dynatrace更希望成为一家软件智能的企业，可以帮助客户获得更好的软件体验并进行智能分析，在运维和DevOps层面进行更深度的研究。传统的30亿美元的APM市场已经不复存在，但新的且更大的云市场有着更广阔的的发展空间，这才是Dynatrace瞄准的方向。
